数据分析系统的总体架构(多维数据库)
多维数据分析方法详解概要
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5．转轴（pivot or rotate）
转轴就是改变维的方向。
交换“时 间”和 “经济性 质”轴
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3.3 维度表与事实表的连接
维度表和事实表相互独立，又互相关联并 构成一个统一的架构。 构建多维数据集时常用的架构： 星型架构 雪花型架构 星型雪花架构 在SQL Server 2000中，这些架构的中 心都是一个事实数据表。
维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维 成员）。 如果一个维是多级别的，那么该维的维度成员是 在不同维级别的取值的组合。 例如，考虑时间维具有日、月、年这3个级别， 分别在日、月、年上各取一个值组合起来，就得 到了时间维的一个维成员，即“某年某月某日”。
8多维数据集ຫໍສະໝຸດ 例93.2 多维数据分析方法
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4. 维的级别（Dimension Level）
人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可 以存在不同的细节程度，我们称这些维度的不同 的细节程度为维的级别。 一个维往往具有多个级别. 例如描述时间维时，可以从月、季度、年等不同 级别来描述，那么月、季度、年等就是时间维的 级别。
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5. 维度成员（Dimension Member）
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1. 多维数据集（Cube）
多维数据集由于其多维的特性通常被形象 地称作立方体（Cube）， 多维数据集是一个数据集合，通常从数据 仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由 一组维度和度量值定义的多维结构。 SQL Server 2000中一个多维数据集最 多可包含128个维度和1024个度量值。
某个维度表不与事实表直接关联，而是与 另一个维表关联。 可以进一步细化查看数据的粒度。 维度表和与其相关联的其他维度表也是靠 外码关联的。 也以事实数据表为核心。
基于大数据的数据分析系统架构简版
基于大数据的数据分析系统架构引言概述:随着大数据时代的到来，数据分析系统架构扮演着至关重要的角色。
基于大数据的数据分析系统架构能够帮助企业从海量的数据中获取有价值的信息和洞察，从而支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容:1. 数据采集1.1 数据源选择：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据源，如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
1.2 数据获取：通过API接口、爬虫等方式实时或定期获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
1.3 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、处理缺失值、处理异常值等，以提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据存储2.1 存储架构选择：根据数据量和访问需求选择合适的存储架构，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，以提高数据的查询效率和可扩展性。
2.3 数据备份和恢复：建立合理的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据提取和转换：从存储系统中提取数据，并进行必要的转换和整合，以满足后续分析的需求。
3.2 数据建模：根据业务需求和分析目标，对数据进行建模和转换，如特征工程、维度建模等。
3.3 数据计算和聚合：利用分布式计算框架，对数据进行计算和聚合，以支持复杂的数据分析和挖掘算法。
4. 数据分析4.1 探索性数据分析：通过可视化和统计分析等手段，对数据进行探索，发现数据的分布、关联性和异常情况等。
4.2 预测建模：基于历史数据和机器学习算法，构建预测模型，用于预测未来的趋势和结果。
4.3 决策支持：根据数据分析的结果，提供决策支持和优化建议，帮助企业做出更明智的决策。
5. 数据可视化5.1 可视化工具选择：选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等，以展示数据分析的结果和洞察。
多维数据分析与可视化系统设计
多维数据分析与可视化系统设计随着科技的不断发展和数据量的不断增加，如何利用大数据来进行精确的决策成为了各行各业迫切的需求。
多维数据分析与可视化系统的设计，正是为了满足这个需求而产生的，它可以帮助人们更好地理解和利用大数据，为决策者提供准确的信息。
多维数据分析是一种基于多个维度的数据进行分析的方法。
在传统的二维数据分析中，我们只能从一方面来看待问题，而多维数据分析则允许我们从不同的角度对数据进行观察和分析。
通过对多个维度的数据进行交叉分析，可以发现数据之间的内在关联，深入挖掘数据的潜在价值。
而可视化系统则是将这些分析结果以图形化的形式展示出来，让人们能够直观地理解和掌握数据的信息。
在设计多维数据分析与可视化系统时，首先需要明确系统的目标和功能。
系统的目标可以是为了解决某个具体的业务问题，也可以是为了提供决策支持和预测分析等。
根据系统的目标，确定需要分析的数据来源和指标，以及所需的分析方法和模型。
其次，在设计系统的用户界面时，需要考虑用户的使用习惯和需求。
用户界面应该简洁明了，易于操作，使用户能够快速找到所需的功能和信息，并进行相应的数据分析和可视化操作。
同时，系统还应提供一定程度的个性化设置，满足不同用户的需求和喜好。
在数据分析方面，系统需要提供一系列的数据处理和分析功能，如数据清洗、数据聚合、数据查询等。
同时，还需要支持多种数据分析方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
这些功能应该易于使用和扩展，以满足不同用户的需求。
在可视化方面，系统应该提供多种图表和图形化工具，以展示分析结果和数据关系。
常见的图表包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等，它们能够将复杂的数据关系以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据。
此外，系统还可以支持交互式可视化，使用户能够根据自己的需求进行数据筛选、排序和对比等操作。
另外，系统还应该具备较强的数据存储和处理能力。
它可以支持多种数据源的连接和导入，如数据库、文本文件、Excel表格等。
多维数据综合分析系统及其分析方法与制作流程
图片简介:本技术公开的属于数据分析技术领域，具体为一种多维数据综合分析系统，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块，该多维数据综合分析系统的分析方法的具体步骤如下：S1：获取话单文件、账单文件和取证文件获取并存储在数据存储数据库内，通过特定的模型和算法，在巨量的话单、账单、电子取证信息中进行数据关联碰撞，分析出符合条件的数据，通过特有的显示模型提供给用户分析线索；能够对被调查人员进行多方位的数据行为刻画，对比分析出被调查人员在某些特定时间/事件内的联系对象、活动轨迹、资金交易、交易对象等信息。
技术要求1.一种多维数据综合分析系统，其特征在于，该多维数据综合分析系统包括数据存储数据库、基站数据库、数据关联模块、数据分析模块、数据表格图形绘制模块和数据标记模块；所述数据分析模块包括话单分析单元、账单分析单元和综合分析单元；所述数据存储数据库、基站数据库之间相互建立联系，所述数据存储数据库存储话单文件、账单文件和取证文件，所述数据关联模块收集时间信息、空间信息和事件信息；所述话单文件、账单文件和取证文件存储到数据存储数据库内，所述数据存储数据库的输出端与数据关联模块连接，所述数据关联模块的输出端与数据分析模块连接，所述数据分析模块的输出端与数据表格图形绘制模块连接，所述数据表格图形绘制模块的输出端与数据标记模块连接。
2.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单文件包括通话记录、基站信息和离线地图。
3.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述账单文件包括交易记录和银行信息。
4.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述取证文件为电子取证信息。
5.根据权利要求1所述的一种多维数据综合分析系统，其特征在于：所述话单分析单元、账单分析单元的输出端与综合分析单元连接，所述综合分析单元经过用户授权进行分析操作。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着互联网和物联网的迅速发展，大数据时代已经到来。
大数据的应用可以有效地帮助企业和组织进行决策和规划，提高效率和竞争力。
数据分析是大数据应用的核心环节之一，它可以从大量的数据中提取有价值的信息和洞察，并为企业提供决策支持。
基于大数据的数据分析系统架构是一个用于管理和处理大数据的完整系统。
它包括数据收集、数据存储、数据处理和数据可视化等组成部分。
以下是一个基于大数据的数据分析系统架构的简要介绍。
首先是数据收集部分。
在大数据时代，数据是最为重要的资源之一。
数据的收集主要包括两个方面：一是在线数据的收集，即通过互联网和物联网等渠道收集来自各个系统和设备的实时数据；二是离线数据的收集，即通过第三方数据提供商或自有数据源获取历史数据和外部数据。
数据收集需要采用合适的数据采集工具和技术，确保数据的高质量和实时性。
其次是数据存储部分。
由于大数据的规模庞大，传统的数据库已经无法满足存储和处理大数据的需求。
因此，数据存储部分通常采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
HDFS可以将大数据切分为多个块并存储在不同的计算节点上，提高数据的并发读写能力和可扩展性。
然后是数据处理部分。
在数据分析系统中，数据处理是一个非常关键的环节。
数据处理主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据挖掘等过程。
数据清洗可以去除数据中的噪声和错误，保证数据的准确性和完整性；数据集成可以将多个数据源的数据整合到一起，形成一个统一的数据集；数据转换可以将数据转化为适合分析和建模的格式；数据挖掘可以发现数据中的规律和模式，提取有价值的信息和洞察。
数据处理需要采用合适的数据处理工具和算法，如Hadoop MapReduce和Spark，以提高数据处理的效率和准确性。
最后是数据可视化部分。
数据可视化是将数据转化为可视化图表和图形的过程，可以直观地展示数据的潜在价值和关联性。
数据可视化可以帮助用户更好地理解和解释数据，并支持决策和规划。
大数据系统架构概述
✓ 阿里云对象存储(OSS) - 阿里云对象存储 (Object Storage Service, OSS)是阿里云对外提供
的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
✓ 表格存储 (Table Store) - 它是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提
大数据系统架构概述
• 总体架构设计原则
总体架构概述
✓ 满足大数据的V3要求
▪ 大数据容量的加载、处理和分析 - 要求大数据应用平台经过扩展可 以支持 GB、TB、PB、EB甚至ZB规模的数据集
▪ 各种类型数据的加载、处理和分析 - 支持各种各样的数据类型,支持
处理交易数据、各种非结构化数据、机器数据以及其他新数据结构
供海量结构化数据的存储和实时访问
✓ 大数据计算服务(MaxCompute) - 大数据计算服务(MaxCompute，原名 ODPS)是一种快速、
完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案
阿里云飞天的特色
• 阿里云飞天 OpenStack 和 Hadoop 的不同
✓ OpenStack和 Hadoop是软件，它们并没有解决客户的CAPEX 投入问题、运维人员投
阿里云飞天系统体系架构
• 飞天(Apsara)是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统 • 它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机、以在线公共服务的方
式为社会提供计算能力
• 飞天已经为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务
阿里云飞天系统体系架构
• 阿里云飞天整体架构 - 飞天平台的体系架构如图所示，整个飞天平台包括
3）OTS和ODPS可以配合使用，前者支持大规模并发的日常访问（例如铁路 售票前台系统），然后每隔24小时就把交易数据推入ODPS支撑的数据仓库，利 用后者进行进一步的业务分析。
2020年上半年系统集成项目管理工程师真题 综合知识试题解析
系统集成项目管理工程师综合知识试题及解析1、在信息传输模型中,（）属于译码器。
A.压缩编码器B.量化器C.解调器D.TCP/IP 网络【参考答案】： C p4【解析】译码器是编码器的逆变设备，把信道上送来的信号（原始信息与噪声的叠加）转换成信宿能接受的信号，可包括解调器、译码器、数模转换器等。
2、（）不属于企业信息化应用系统。
A.供应链管理（SCM）B.企业资源规划（ERP）C.客户关系管理（CRM）D.面向服务的架构（SOA）【参考答案】： D p46 p169【解析】面向服务的体系架构（SOA）是系统的开发方法。
3、关于信息资源的描述，不正确的是（）。
A.信息资源的利用具有同质性，相同信息在不同用户中体现相同的价值B.信息资源具有广泛性，人们对其检索和利用，不受时间、空间、语言、地域和行业的制约C.信息资源具有流动性，通过信息网可以快速传输D.信息资源具有融合性特点，整合不同的信息资源并分析和挖掘，可以得到比分散信息资源更高的价值【参考答案】： A p10【解析】能够重复适用，其价值在使用中得到体现。
信息资源的利用具有很强的目标导向，不同的信息在不同的用户中体现不同的价值。
信息资源具有广泛性，人们对其检索和利用，不受时间、空间、语言、地域和行业的制约。
是社会公共财富、也是商品、可以被交易或者交换。
具有流动性，通过信息网可以快速传输。
多态性，信息资源可以以数字、文字、图像、声音、视频等多种形态存在。
信息资源具有融合性特点，整合不同的信息资源并分析和挖掘，可以得到比分散信息资源更高的价值。
4、电子政务类型中，属于政府对公众的是（）。
A.G2BB.G2EC.G2GD.G2C【参考答】：D p30【解析】政府间的电子政务 G2G；政府对企业的电子政务 G2B 政府对公众的电子政务 G2C 2020年上半年系统集成项目管理工程师真题及答案政府对公务员的电子政务 G2E5、关于电子商务的描述，正确的是（）。
基于大数据的数据分析系统架构
基于大数据的数据分析系统架构随着信息技术的发展和互联网的普及，我们正处于一个大数据时代。
大数据对于企业的发展和决策具有重要意义，因此大数据分析系统成为了必不可少的工具。
一个基于大数据的数据分析系统架构应该具备以下几个主要组成部分：1. 数据获取和存储：数据获取是数据分析的第一步，需要从不同的数据源中提取数据。
数据源可能包括企业内部的数据库、第三方数据提供商、社交媒体等。
数据获取的方式可以通过数据抓取、API接口、日志收集等方式实现。
获取到的数据需要经过清洗和预处理，然后按照一定的数据模型进行存储，常用的数据存储方式包括关系型数据库、分布式数据库、NoSQL数据库等。
2. 数据处理和分析：数据处理是对原始数据进行加工和转换的过程，包括数据清洗、数据整合、数据转换等。
数据分析是对处理完的数据进行挖掘和分析，根据具体的需求可以采用不同的数据分析方法，比如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
数据处理和分析可以使用各种编程语言和工具来实现，如Python、R、Hadoop等。
3. 数据可视化和报告：数据可视化是将处理完的数据以图表、地图等形式展示出来，让用户直观地看到数据的关系和趋势。
数据报告是对数据分析结果的总结和解释，以及对业务决策的建议。
数据可视化和报告可以通过各种可视化工具和报告生成工具来实现，如Tableau、Power BI等。
4. 数据安全和隐私：大数据中存储了海量的个人隐私和敏感信息，因此数据安全和隐私保护是非常重要的。
数据安全包括数据加密、权限控制、访问日志监控等措施，以确保数据不被非法访问和篡改。
隐私保护包括数据匿名化、脱敏处理等措施，以保护用户的个人隐私。
5. 系统性能和可扩展性：大数据分析系统需要处理海量的数据，因此系统性能是非常重要的。
系统应该具备高吞吐量、低延迟的特性，以提高数据处理和分析的效率。
系统应该具备可扩展性，能够动态地扩展资源和处理能力，以应对不断增长的数据量和用户需求。
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多维数据库的概念并不复杂，（图四：pic4.jpg）举一个例子：我们想描述2003年4月份可乐在北部地区销售额10万元时，牵扯到几个角度：时间、产品、地区。
这些叫做维度。
至于销售额，叫做度量值。
当然，还有成本、利润等。
这样一个模型，可以用一个三维的立方体来描述，每个维度分别代表了时间、产品和地区，立方体上的单元代表了度量值。
进一步，维度可以分为不同的层次，因此这个模型也可以回答诸如“2003年第一季度日用品在南方的销售情况”等。
扩展一下我们的想象，除了时间、产品和地区，我们还可以有很多维度，例如客户的性别、职业、销售部门、促销方式等等。
实际上，使用中的多维数据库可能是一个8维或者15维的立方体。
虽然结构上15维的立方体很复杂，但是概念上非常简单，不是吗？
数据分析系统的总体架构分为四个部分：源系统、数据仓库、多维数据库、客户端（图五：pic5.jpg）
* 源系统：包括现有的所有OLTP系统，搭建BI系统并不需要您更改现有系统。
* 数据仓库：数据大集中，通过数据抽取，把数据从源系统源源不断地抽取出来，可能每天一次，或者每3个小时一次，当然是自动的。
数据仓库依然建立在关系型数据库上，往往符合叫做“星型结构”的模型。
* 多维数据库：数据仓库的数据经过多维建模，形成了立方体结构，每一个立方体描述了一个业务主题，例如销售、库存或者财务。
* 客户端：好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。
实际案例：在下面的案例中，我们利用Oracle 9i搭建了数据仓库，Microsoft Analysis Service 2005搭建了多维数据库，ProClarity 6.1 做为客户端分析软件。
分解树好象一个组织图。
当它被展开时，通过在选定条目的重复下钻，分解树展示了您想获得的整个路径。
此外，您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细信息的新的分解树。
分解树在回答以下问题时很有效：
* 在指定的产品组内，哪种产品有最高的销售额？
* 在特定的产品种类内，各种产品间的销售额分布如何？
* 哪个销售人员完成了最高百分比的销售额？
在图六（pic6.jpg）中，可以对2001年个季度的销售额和所占百分比一目了然。
任意一层分解树都可以根据不同维度随意展开，在该分解树中，在大区这一层是按国家展开，在国家这一层是按产品分类展开。
投影图使用散点图的格式，显示2个或3个度量值之间的关系。
数据点的集中预示两个变量之间存在强的相关关系，而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。
投影图很适合分析大量的数据。
在显示因果关系方面有明显效果，比如例外的数据点就可以考虑进一步研究，因为它们落在“正常”的点群范围之外。
在图七中（pic7.jpg）各色各样的数据点代表不同产品，可以看出网络设备集中于右下区域
（低销售额、高毛利率）PC机集中于左上区域（高销售额、低毛利率），从而使您对公司的产品利润分布运筹帷幄。
当您乘坐飞机俯瞰大地的时候，就会看到面积不一、颜色各异的农田星罗棋布，鸟瞰图由此而来。
鸟瞰图显示两个数量或属性的相对大小。
使用大小和颜色作为指示器，把它们应用于您的查询所选择的成员时，您可以快速评估数据。
鸟瞰图可以迅速回答以下问题：
* 性能比如通过“PC机在哪个国家的销售额最大（最大面积）？”这样的问题来评价销售状况的表现”
* 机会比如通过“为什么PC机在中国具有最大的销售额？”这样的问题来发现改进的机会
* 例外比如通过“为什么在澳大利亚这样的发达国家销售额反而小？”来发现例外。
在图八（pic8.jpg）中大小代表销售额，颜色代表毛利率，您只需看一眼，就可以得到如下认识：商用PC机的销售额是最高的，但毛利率却不是最高的。